バーチャルコース:Udemy |
機械学習またはデータサイエンティストという言葉は鐘を鳴らしますか? これらの手法が何のためにあるのか、または世界中の企業がデータサイエンティストに年間120.000ドルから200.000ドルの給与を支払う理由について知りたいですか?
このコースは、Juan Gabriel Gomilaなどのデータサイエンスの世界の専門家によって考案および設計されているため、彼はすべての知識をあなたと共有し、その背後にある数学の複雑な理論であるアルゴリズムを理解するのに役立ちます。経験がなくてもエキスパートになるためのPythonプログラミングライブラリ。
機械学習の世界の概念とアルゴリズムを使い始める方法を段階的に見ていきます。 新しいクラスとセクションを完了するたびに、データサイエンスのこの分野が持つ可能性のある、この完全で儲かる世界を理解するのに役立つ新しいスキルが身に付きます。
また、このコースはJuan Gabriel Gomilaに沿って非常に楽しいものであり、Pythonを使用した機械学習の手法を学びながら楽しく学ぶことができることも教えてください。 特に、私たちが取り組むトピックは次のとおりです。
パート1-データサイエンス、機械学習、データ視覚化に必要なPythonとパッケージのインストール
パート2-予測分析と機械学習の歴史的進化
パート3-前処理とデータクリーニング
パート4-データ処理とデータラングリング、データセットと最も有名な確率分布を使用した操作
パート5-基本的な統計、信頼区間、仮説検定、相関、...のレビュー
パート6-単純な線形回帰、重回帰と多項式回帰、カテゴリ変数、および外れ値の処理。
パート7-ロジスティック回帰による分類、最尤推定、交差検証、K分割交差検証、ROC曲線
パート8-クラスタリング、K-means、K-medoids、樹状図と階層的クラスタリング、エルボーテクニックとシルエット分析
パート9-樹木、ランダムフォレスト、剪定手法、エントロピー、情報の最大化による分類
パート10-分類と回帰の問題、非線形カーネル、顔認識のためのサポートベクターマシン(CSIの仕組み)
パート11-K最近傍法、多数決、プログラミング機械学習アルゴリズムとPythonライブラリ
パート12-主成分分析、次元削減、LDA
パート13-深層学習、強化学習、人工および畳み込みニューラルネットワーク、テンソルフロー
さらに、このコースでは、実際の例に基づいて練習する演習やデータセットを見つけることができるため、ビデオで理論を学ぶだけでなく、独自の機械学習モデルを構築する練習もできます。 また、Pythonのすべてのソースコードを含むgithubをダウンロードして、すべてのプロジェクトで使用できることを忘れないでください。 だから、もう待って、スペイン市場で最も完全で便利な機械学習コースにサインアップしないでください!
このコースは誰のためのものですか?
機械学習の学習に興味のある人
Pythonを使用した機械学習について学びたい、数学のバックグラウンドを持つ学生
古典的な線形回帰またはロジスティック回帰アルゴリズムなどの機械学習の基礎を知っているが、より多くを学び、統計学習の他の分野を探求しようとしている中級ユーザー
コーディングが好きで、機械学習を学習してこれらの手法をデータセットに適用することに関心のあるプログラマー
データサイエンティストになることを専門とし、学ぶことを目指す大学生
機械学習のおかげでさらに進んでいきたいデータアナリスト
自分の仕事に満足しておらず、プロのデータサイエンティストとして働き始めようとしている人
機械学習の強力なツールを使用して自社に付加価値を付けたい人
Udemyには、世界最大のオンラインコースのリポジトリがあります
コースのコンテンツへのアクセスが終了すると、今後の更新を楽しむことができます
世界中の各分野の専門家がUdemyに関する専門知識を共有しています
世界中から、480億XNUMX万回がUdemyコースに登録されています
大学教授、UCI、データサイエンティスト、ゲームデザイナー
コンピュータサイエンスに関連するトピックの専門家
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私のコンピューター 68コース
こんにちは。どうすればお手伝いできますか? コースに興味がありますか? 何の主題についてですか?
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